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< 链接分析算法 - HITS算法 >

背景

• 1999年，Jon Kleinberg 提出了HITS算法。作为几乎是与PageRank同一时期被提出的算法，HITS同样以更精确的搜索为目的，并到今天仍然是一个优秀的算法。

• HITS算法的全称是Hyperlink-Induced Topic Search超链接诱导主题搜索。在HITS算法中，每个页面被赋予两个属性：hub属性和authority属性。同时，网页被分为两种：hub页面和authority页面。hub是中心的意思，所以hub页面指那些包含了很多指向authority页面的链接的网页，比如国内的一些门户网站；authority页面则指那些包含有实质性内容的网页。HITS算法的目的是：当用户查询时，返回给用户高质量的authority页面。

• 核心思想：

  • 一个高质量的authority页面会被很多高质量的hub页面所指向

  • 一个高质量的hub页面会指向很多高质量的authority页面。

HITS - 算法原理

• 高质量定义：由hub和authority值确定

  • 页面hub值：$ h(u) = Σa(v) (，)u(为待求页面，)v$出链页面。

  • 页面authority值：$ a(u) = Σh(v) (，)u(为待求页面，)v$入链页面。

  • 与PageRank不同的是，HITS是在用户搜索后运行，只处理关键字相关页面，所以处理对象集合相比小得多。

• 互联网有向图(G=(V,E))，用户搜索关键字设为(sigma)，所有包含关键字(simga)页面集合(Q _ {sigma})。

  • 返回给用户的集合(S _ {sigma})需要满足的条件为：

    1. (S _ {sigma})确实足够小
    2. (S _ {sigma})包含很多与查询相关的页面
    3. (S _ {sigma})包含很多高质量的 authority页面

  • 我们首先取相关度排名最靠前的t（一般去200）个网页作为初始集合记为(R _ {sigma})。其能满足前两条件但不满足第三条件。

  • 一开始令(S _ {sigma}=R_ {sigma})。然后将所有 被(R _ {sigma})指向的网页加入(S_ {sigma})，再把一定数量 指向 (R _ {sigma})集合中的网页（每个(R_ {sigma})最多添加 d个指向它的网页，一般设为50）加入(S _ {sigma})中。通常情况下拓展后集合大小为1000-5000。

  • 之后对(S _ {sigma})进行处理：先把同一域名下的网页之间的链接全部删除（防止类似站内导航链接干扰），构成新集合(G _ {sigma})。然后对(G _ {sigma})集合计算 hub & authority值，初始化(a(p)=h(p)=1)。

  • 每一轮迭代后要进行标准化，使(Σh(i)^{2}=Σa(i)^{2}=1)。设置迭代次数上线或者阈值来控制迭代结束，最后返回给用户authority值靠前的网页即可。

• HITS算法的缺点：

  • 计算效率低。因为要求实时计算，在用户提出搜索请求之后才开始运行的，然而计算出结果又需要多次迭代计算，所以就这点上来说HITS算法效率仍然较低。（但计算量相比较少）

  • 主题漂移（紧密链接社区现象）。在集合生成变动与拓展时容易添加进与搜索主题无关的网页。若是这部分网页中又恰恰有着一些高质量的authority页面，则很有可能返回给用户，降低用户的搜索体验。

  • 作弊网页。试想如果弄一个页面指向很多高质量的authority页面，那么这个页面就成为了一个高质量的hub页面。然后再弄个链接指向自己的搓网页，按照HITS算法，将大大提升自己的搓网页的authority值。

  • 稳定性差。对于一个网页集合，若是删除其中的某条链接，就有可能造成一些网页的hub值和authority值发生巨大变化。

• 与PageRank相比两者都是是用来Random Walk思想（当前状态只依赖于前一个状态，与其他状态无关）。除了各自的优缺点外，HITS是query-dependent而PageRank是query-independent。

  • 因为HITS是输入一个查询的关键词，而后才根据关键词构造的网页集合，因此它的搜索结果是和查询内容有关系的。而PageRank是把所有的网页构成的集合当做是一个大的网络，PageRank是在初始化之后，一直迭代直到最后稳定，而他的结果只和网页之间的链接有关系。所以，对于一个没有采用和内容相关策略控制方法、纯用PageRank的算法做成的系统，无论你输入什么样的搜索内容，返回的结果都是一样的，都是排序结果的前面几个值。

HITS - 算法证明

• HITS算法迭代收敛性： HITS算法--从原理到实现

HITS - 算法实现

• HITS算法的MapReduce实现： HITS算法--从原理到实现